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来源: 发布时间:2023年11月29日

决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。有影响和早的决策树方法是由quinlan提出的的基于信息熵的id3算法。它的主要问题是:id3是非递增学习算法;id3决策树是单变量决策树,复杂概念的表达困难;同性间的相互关系强调不够;抗噪性差。针对上述问题,出现了许多较好的改进算法,如 schlimmer和fisher设计了id4递增式学习算法;钟鸣,陈文伟等提出了ible算法等。为保持竞争差异奠定坚实的基础;并成为重要的新的收入增长来源。泰州哪里智能推荐调试

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数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型,算法将首先分析您提供的数据,并查找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的参数。然后,这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息。 [2] 算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括:说明数据集中的事例如何相关的一组分类。预测结果并描述不同条件是如何影响该结果的决策树。预测销量的数学模型。说明在事务中如何将产品分组到一起的一组规则,以及一起购买产品的概率。江阴常见智能推荐设置从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。

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数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市场分析,工程设计和科学探索等。

遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具,利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验,结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一[4]。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构,在不增加错误率的前提下,删除多余的连接和隐层单元;用遗传算法和bp算法结合训练神经网络,然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂,收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么。

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(2)提高可可扩展性。由于用户的应用环境是不断变化的,因此可扩展性对于数据挖掘系统来说非常重要,系统应该支持多种数据源的挖掘以及挖掘算法的可扩展性,允许用户根据需要加入新的算法。(3)与特定行业应用相结合。随着应用环境的发展,通用的数据挖掘系统已越来越不能满足用户的需要,用户如果不了解挖掘算法的特性就很难得出好的模型,因此数据挖掘系统应该和特定的应用紧密结合起来, 为该应用领域提供一个完整的解决方案。4) 遵循统一标准。尽管目前数据挖掘还没有形成一套完整的业界标准, 但已出现了一些标准, 如数据挖掘过程标准CRISP DM、预言模型交换标准PMML和Microsoft的OLE DB for DM。遵循统一标准的数据挖掘系统间可以方便地实现挖掘算法和模型的共享。数据的类型可以是结构化的、半结构化的,甚至是异构型的。江阴常见智能推荐设置

具体而言,分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘;关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。泰州哪里智能推荐调试

(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤:数据收集,数据描述,选择,数据质量评估和数据清理,合并与整合,构建元数据,加载数据挖掘库,维护数据挖掘库。 [3] (3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响的数据字段,和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段,那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情,这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。(4)准备数据。这是建立模型之前的一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分:选择变量,选择记录,创建新变量,转换变量。泰州哪里智能推荐调试

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